Python
Java
PHP
IOS
Android
Nodejs
JavaScript
Html5
Windows
Ubuntu
Linux
使用 Flask 时在 Python 中实现持久数据库连接的最佳实践
我的问题是关于在生产环境或其他关注性能的环境中使用 Flask 时处理数据库连接的推荐方法 在 Flask 中 g 对象可用于存储内容 并且可以将打开的数据库连接放置在那里 以允许应用程序在同一请求期间的后续数据库查询中重用它们 但是 g
python
database
Flask
databaseconnection
pooling
这个 NLP 问题层次结构描述中的最大池化是什么类型
我正在尝试实现这个描述以及我所做的 我生成了形状的 uni gram bi gram tri gram 15 512 使用填充 然后对于每个单词 我连接三个特征向量 3 512 然后我向他们申请 Globalmaxpooling1D 我不知
NLP
deeplearning
Keras
pooling
Google App Engine 中通道池的最佳方法
似乎使 GAE Channel API 在财务上可行的唯一方法是实施某种池化机制 当我向他们发送有关过高价格的电子邮件时 一位高级应用程序引擎产品经理甚至告诉我这一点 以重用尚未使用的渠道已到期 我一直在集思广益地讨论实现通道池的方法 地点
googleappengine
channel
pooling
channelapi
在 ColdFusion 中维护出站 TCP 连接池
我希望从 ColdFusion 应用程序中大量使用 RESTful API 我不是 CF 专家 但我预计重复的 cfhttp 调用将成为瓶颈 因为我相信每次调用都会导致建立连接 发送请求 收到响应和断开连接 我很好奇 有没有办法维护一个连接
coldfusion
connection
pooling
何时方便使用 Executors.newSingleThreadExecutor() 的示例
请有人告诉我一个现实生活中的例子 在哪里使用这个工厂方法比其他方法更方便 新的单线程执行器 公共静态 ExecutorService newSingleThreadExecutor 创建一个执行器 它使用单个工作线程来操作 无界队列 但请注
Java
Multithreading
pooling
如何在 Keras 中实现 L2-norm pooling?
我想向我的 CNN 添加一个全局时间池层 它具有三种不同的池函数 均值 最大值和 L2 范数 Keras 有平均池化函数和最大池化函数 但我还没有找到用于 L2 的池化函数 我自己该如何实现呢 我也在寻找这个 keras 中没有这样的开箱即
Keras
pooling
Spring连接池问题
我对 Java 和 Spring 没有经验 我尝试编写一个使用 JdbcTemplate 进行数据访问的程序 我使用DBCP池 这里是
Java
Oracle
Spring
pooling
ora12519
如何为组件/脚本创建泛型池系统?
我对泛型的认识是它们可以帮助我简化池化 但不知道如何实现 我的池系统很简约 但很混乱 现在变得笨拙 混乱 混乱 它的扩展性不太好 我的 FXDistributor cs 类是附加到初始场景中的对象的组件 旨在永久存在于游戏的所有场景中 它有
c
unitygameengine
generics
pooling
为什么要池化无状态会话 Bean?
Java 中的无状态 bean 不会在客户端的两次调用之间保留其状态 简而言之 我们可以将它们视为具有业务方法的对象 每个方法都接受参数并返回结果 调用该方法时 会在执行堆栈中创建一些局部变量 当该方法返回时 局部变量将从堆栈中删除 并且如
Java
EJB
pooling
statelesssessionbean
跨进程的数据库连接池
我们有一个由多个 EXE 组成的客户端 服务器应用程序 数据访问层与我们的 EXE 模块共享的库中的客户端位于同一物理层 ODBC 和 OleDB 连接池按进程进行管理 是否有跨进程共享数据库连接的技术 除了将数据访问层移至中间层之外 OL
sql
connection
oledb
pooling
Tomcat连接池耗尽
我在我的项目中使用 Apache Tomcat JDBC 连接池 我很困惑 因为在重负载下我不断看到以下错误 12 26 36 410 ERROR http XX XXX XXX X XXXXX X org apache tomcat jd
apache
tomcat
JDBC
connectionpooling
pooling
深度学习最基础理论知识总结 (CS231课程总结,持续更新)
因为有在看CS231学习深度学习的简单知识 所以打算整理成blog 持续更新中 一 损失函数loss function 1 SVM 最简单的loss function 其中为真实label对应的分数 为label j对应的分数 Li为每个样
深度学习
卷积
pooling
激活函数
loss function
声纹识别中pooling总结
1 Statistics Pooling http danielpovey com files 2017 interspeech embeddings pdf The statistics pooling layer calculates
语音
说话人识别
speaker
pooling
池化方法总结(Pooling)
在卷积神经网络中 我们经常会碰到池化操作 而池化层往往在卷积层后面 通过池化来降低卷积层输出的特征向量 同时改善结果 不易出现过拟合 为什么可以通过降低维度呢 因为图像具有一种 静态性 的属性 这也就意味着在一个图像区域有用的特征极有可能在
Deep Learning
pooling
池化
Overlapping Pooling
Spatial Pyramid Pool